医学图像三维重建和可视化 VC++实现实例(张俊华著)思维导图
医学图像可视化课件
02
CATALOGUE
医学图像获取与处理
医学图像获取方法
X光成像 通过X射线穿透人体组织，利用 不同组织对X射线的吸收差异生 成图像。
超声成像 利用高频声波在人体组织中的反 射和传播特性，将回声信号转化 为图像。
磁共振成像（MRI） 利用磁场和射频脉冲，通过检测 人体组织返回的电磁信号生成图 像。
低延迟
实时交互可视化需要保证 低延迟，以确保用户操作 的流畅性和实时反馈。
高帧率
高帧率可以保证动态图像 的平滑显示，提高医生观 察和诊断的准确性。
硬件加速
利用GPU等硬件加速技术 ，提高实时渲染的性能和 效率。
未来医学图像可视化的发展展望
AI辅助可视化
利用深度学习等AI技术，实现 医学图像的自动分析和标注，
官的内部结构。
原理
体积渲染技术基于光线穿过三维 数据场的原理，对每个体素的透 明度、颜色等进行计算，从而在 二维平面上生成具有深度信息的
图像。
应用
该技术可用于显示CT、MRI等医 学扫描数据，帮助医生观察和分
析病变、血管等结构。
表面渲染技术
01
定义
表面渲染技术是通过提取三维数据场的等值面（isosurface）并生成表
妇产科应用
超声图像可视化在妇产科领域具有广泛应用，可以观察胎儿的发育 情况、胎盘位置等，为孕期检查和分娩计划提供支持。
病理切片图像可视化
数字病理切片
通过数字病理切片扫描仪将病理切片转化为高分辨率数字图像，结合可视化技术，实现病理切片的放大、缩小、旋转 等操作，方便医生详细观察细胞和组织结构。
免疫组化染色可视化
弥散张量成像（DTI）
基于MRI的DTI技术可以可视化大脑神经纤维束的走向和完整性， 帮助研究大脑连接和功能。
医学图像重建与可视化技术
1❖.医三维学重建图绘制像技术重: 建与可视化技术
❖ 一类是通过几何单元拼接拟合物体表面而忽略材料的内 部信息来描述物体三维结构的,称为基于表面的三维面 绘制方法(surface fitting)，又称为间接绘制方法；
❖ 另一类是直接将体素投影到显示平面的方法，称为基于 体数据的体绘制方法(direct volume rendering)，又称为 直接绘制方法。
❖ 体数据的多平面重建方法：又叫切片法，是一种介于两 者之间的体数据可视化技术， 在实际绘制中， 只显现 用户感兴趣的观察面信息。
2❖.由体序数列断据层医的学图多像形平成三面维重数据建场后技，体术数据为各向
同性，即体数据在空间内三个方向上具有相同的象素灰 度，就可以用平面方程:x＋y＋z＋h=0进行体数据切割， 从而获得该截面内的体素分布图像。
2.体数据的多平一条不规则的曲线，用于确定正交 图像中的一组象素值，曲线上每一点象素值代表了体图像中相同位置纵深 方向上的一行象素值，d就是沿图c中轨迹曲线展开所形成的截面图像，图d 的每一行象素用图5c中轨迹曲线相应的每一点的象素生成。
用户先给出所求等值面的值C 。 如果某体元一个角点的函数值大于或等于C，则将该角点赋值为1，并 称该角点位于等值面之内； 如果该角点的函数值小于C，则将该角点赋值为0，并称该角点位于等 值面之外。 根据这一原理就可以判断所求等值面将与哪些体元相交，或者说将穿过 哪些体元。
首先：通过CT、MRI等方式获取原始数据， 然后：通过数字分析等多种方法对获取的原始数据进行变换， 之后：将变换后的数据映射到适合用户表达的形式， 最后：进行绘制并显示。 ❖ 医学图像的三维可视化技术主要包括三维重建绘制的预处理技术及绘制技 术。在对体数据进行绘制之前要对图像数据进行改善图像画质、分割标注、 匹配融合等预处理操作。
人体正中神经内部显微结构的三维重建与可视化研究(一).
人体正中神经内部显微结构的三维重建与可视化研究(一)作者：孙廓,胡平,张峰,张键,李华【摘要】〔目的〕探索应用计算机处理人体正中神经全长连续冰冻组织切片的二维图像信息，开发3DNerve神经三维可视化系统，重建人体正中神经内部显微结构并实现三维可视化。
〔方法〕取新鲜人尸正中神经标本1例，以人长发为定位线、OCT包埋剂包埋、采用连续冰冻组织切片、乙酰胆碱脂酶组织化学法染色、高分辨率扫描仪获取二维数码信息后、应用3DNerve对正中神经显微结构进行三维重建。
〔结果〕正中神经在不同断面神经束的数目、位置以及神经束内神经纤维的性质变化较大。
连续断面观察显示各神经束均是混合束，未见有纯粹的感觉束或运动束的出现。
通过3D Nerve可在任意断面放大的视野下观察正中神经的显微结构，追踪各神经束在正中神经内的立体行径。
从而动态地展示正中神经内部神经束的复杂结构。
〔结论〕重建的正中神经三维可视化真实地再现正中神经干全长及其内部各神经束和束组的三维立体结构，可为临床修复正中神经损伤提供精确的断层解剖图像。
【关键词】正中神经；三维重建；三维可视化；乙酰胆碱脂酶Abstract：〔Objective〕To explore the application of computer inseries freezing tissue sections, in order to develop nervereconstruct 3D internal microstructure of human median nerve and realize 3D visualization.〔Method〕One fresh cadaver median nerve was taken, located with human hair and embedded in OCT. Series freezing tissue sections were made and stained with ACHE histochemistry method, and 2D image information was obtained through high resolution scanner. Microstructure of median nerve was finally reconstructed with 3D Nerve.〔Result〕Different cross sections of median nerve had quite different number and positions of fasciculi. In addition, charactersof fasciculus' s internal nerve fiber were also quitedifferent.Scross sections observation showed that all fasciculi were mixed fasciculi. With the 3D Nerve, the microstructure of mediannerve was able to be observed in magnifying visual field at any cross section, and the tracking of stereo course of fasciculi in median nerve became possible.〔Conclusion〕Reconstructed 3D visualizationcan reveal the whole microstructure of median nerve and the threeasciculus groups exactly and truly. It can provide exact topographic atlas andfacilitate precise clixical repair of median nerve injury.Key words：尽管显微外科技术不断进步，正中神经损伤后修复的结果仍然难以预料和满意。
医学图像处理三维重建 ppt课件
医学图像处理三维重建
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医学图像处理三维重建
• 正确读取DICOM图像后，通过选择合适的
窗宽、窗位，将窗宽范围内的值通过线性 或非线性变换转换为小于256的值，将CT图 像转换为256色BMP图像。
医学图像处理三维重建
• 图像增强就是根据某种应用的需要，人为
地突出输入图像中的某些信息，从而抑制 或消除另一些信息的处理过程。使输入图 像具有更好的图像质量，有利于分析及识 别。
• 在提取边界时，首先采用逐行扫描图片的办法，
通过比较相邻点的像素值，找到图片边界上的一 个点，作为切片边界的起点。然后从边界起点开 始，逐点判断与之相邻的八个点，如果某点为图 片的边界点则记录下，并开始下一步判断，直到 获得所有的边界点。
医学图像处理三维重建
• 重建数据的采集 • 边界轮廓曲线表面绘制 • 设置图像的颜色及阴影效果 • 设置图像光照效果 • 设置图像的显示效果
缘检测的要求比较高；
• 而体重建直接基于体数据进行显示，避免了
重建过程中所造成的伪像痕迹，但运算量较 大。
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
• 为了有利于从图像中准确地提取出有用的
信息，需要对原始图像进行预处理，以突 出有效的图像信息，消除或减少噪声的干 扰。
• 图像格式的转换与读写 • 图像增强
医学图象三维重建及可视化技术研究
03
医学图像三维重建与可 视化技术的应用
在疾病诊断中的应用
肿瘤检测
通过三维重建技术，医生可以更 准确地检测肿瘤的位置、大小和 形态，提高早期肿瘤的诊断率。
血管分析
利用三维重建技术，医生可以对血 管进行详细的三维分析，有助于诊 断血管疾病和制定治疗方案。
骨骼结构评估
在骨科诊断中，三维重建技术可以 帮助医生评估骨骼结构，如骨折、 畸形等，为手术提供准确的参考。
基于表面渲染的可视化技术
基于表面渲染的医学图像可视化技术是将三维医学图 像数据转换成三维表面模型的过程。
该技术通过提取图像中的边缘和轮廓信息，生成三维 表面模型，并利用颜色和透明度等参数进行渲染，以
展示病变组织和器官的表面形态。
基于表面渲染的可视化技术适用于显示组织器官的表 面结构，如皮肤、骨骼等。
医学图象三维重建及可视化技术研 究
目录
• 医学图像三维重建技术 • 医学图像可视化技术 • 医学图像三维重建与可视化技术的应用 • 医学图像三维重建与可视化技术的挑战与展望 • 医学图像三维重建与可视化技术的实际案例
01
医学图像三维重建技图 像生成三维模型的技术，通过计 算机图形学和图像处理技术实现。
04
医学图像三维重建与可 视化技术的挑战与展望
数据获取与处理
1 2
数据来源有限
医学图像数据的获取受到设备、技术和成本的限 制，导致数据量有限，影响重建和可视化的准确 性。
数据预处理
医学图像通常需要进行预处理，如去噪、增强、 配准等，以提高重建和可视化的质量。
3
数据标准化
不同设备、不同模态的医学图像数据存在差异， 需要进行标准化处理，以便统一处理和分析。
将不同模态的医学图像进行融合，可以提供更全面的信息，有助 于提高诊断和治疗的效果。
第章医学图像重建与可视化
29
Marching Cubes算法的过程
❖ (1)每次读出两张切片，形成
一层。
❖ (2)两张切片上下相对应的四
个点构成一个立方体
(Cube)，如图8-8所示。
❖ (3)从左至右、从前到后的顺
序处理一层中的立方体
(抽取每个立方体中的等
值面)，然后从下到上顺
序处理到n-1层，则算法
5
医 学 数 据 的 可 视 化
6
8.1.2 医学图像可视化数据的表示
❖ 1．可视化数据的基本表示 ❖ 2．属性数据 ❖ 3．数据集类型
7
可视化数据的基本表示
❖ 可视化过程的定义是将信息映射成绘图基元， 目的是使医学数据可视化。可视化数据的主要 性质有以下三点：
（1）可视化数据是离散的。 （2）可视化数据可以是规则的或不规则的。 （3）数据具有一定的拓扑维数。
3
8.1.1 医学图像重建与可视化概念
❖ 图像的重建就是要从获取的采样数据恢复物 体的三维结构，即物体的原形，如图8-1所示
实际人体
采样
断层图像序列
真实再现 三维立体感显示
处理
插值
三维重建
4
图像的重建
❖ 从本质上说，重建是一个逆过程。医学图像的三维 重建包括对输入图像的预处理、图像分割、模型构 建、模型网格简化与绘制等主要研究内容。
❖ 表面绘制技术是通过在三维空间均匀数据场中构造 中间几何图元(如小三角形、小曲面等)来实现的。 再加上光照模型、阴影处理，便可以使重建的三维 图像产生真实感。该技术的主要特点是要提取出所 要查建
❖ 这是一种直接从体数据提取物体表面的方法。 ❖ 经典方法：Lorensen 提出的移动立方体法
医学图像三维重建设计分析
医学图像三维重建设计分析通过医疗设备获取的图像都是二维医学断层扫描图像，但人体的结构是三维的，二维图像不能看到人体内部的物体结构，并对人体器官的整体结构分析造成障碍。
把二维图像进行三维重建，重建后的图像可以模拟人体结构，便于观察和分析病情，因此本文通过面绘制和体绘制两种方法对医学图像进行三维重建，本文主要介绍面绘制和体绘制三维重建的理论和具体实现过程。
1面绘制三维图像重建面绘制是三维物体在二维平面的投影，是一种基于体素的表面重建，即直接从体数据提取物体表面的方法。
本文以人脑图像为例，应用面绘制里的移动立方体法重建三维图像，通过轮廓提取和等值面明暗显示两个步骤重建三维脑部图像。
1.1轮廓提取我们主要提取脑结构的表面形态，不考虑内部结构特征，因此叫轮廓提取。
我们对表面轮廓进行采样点提取，采样点是由多个体素组成，一个体素又由8个顶点的多个立方体组成。
首先，找到脑部的轮廓区域，计算每一个体素标量值的所有拓扑状态，如果标量值大于轮廓线的标量值，把该体素记为属于轮廓区域内的点，否则标记为轮廓区域外的点。
然后，寻找头表面和背景的边界，去掉背景区域，计算头表面的灰度阈值G，在头表面内部的所有像素的灰度值都大于设定的阈值G，在头表面的外部所有的灰度值都小于设定的阈值G。
根据各顶点与设定的阈值的关系，把顶点分为2类，分别有黑、白两色表示，遍历立方体的每一个顶点，如果两个顶点的颜色相同，该边上不存在边缘点，否则，在此边上必然有一个边缘点，用直线将遍历后的所有小正方形的边上边缘点连接起来，并对公共边合并，这些连接的线就构成了边界的轮廓线，沿着边界线将背景和头表面区域分离开。
处理完一个体素后，前后移动到另外一个体素，当所有的体素都遍历完后，轮廓就绘制出来了。
算法的步骤为：（1）选择一个体素。
（2）计算该体素中每一个小立方体顶点的内外状态。
（3）生成每个顶点的二进制编码的索引值。
（4）用该索引值创建树型表，并计算标量值。
（5）用树型表计算每个点所连接的边的位置。
医学图像可视化12-1_CQ
————VC++实现实例
王常青 生物医学工程学院∙医学信息工程系
2020.03.09
主讲教师简介
2
主讲教师简介
邮箱：wangchangqing@ QQ: 780170321
3
课程信息
课程性质：必修课； 课程类别：专业方向课； 学时学分：45学时、2.5学分； 考核方式：考试； 上课时间：每周一9~11节(19:00~21:20) ； 上课地点：力行楼1607机房.
39
1.3 医学图像三维可视化系统的组成
40
单选题 2分
伦琴是哪一年发现X射线的( )
A 1858年 B 1885年 C 1886年 D 1895年
提交
35
1.2.2 功能图像
放射性核素图像
放射性核素成像(RNI)技术是通过将放射性示踪 药物引入人体内,使带有放射性核素的示踪原子 进入要成像的组织,然后测量放射性核素在人体 内的分布来成像的一种技术.
36
1.2.2 功能图像
37
1.2.2 功能图像
MRI vs. fMRI
MRI studies brain anatomy
是在X线影像增强器 ---电视 系统的基 础上,采 用 模/数转换器将模拟视频信号转换成数字信号后 送入计算机系统中进行存储、分析、显示的技 术.
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1.2.1 解剖图像
数 字 减 影 血 管 造 影 (digital subtraction angiography, DSA)
是利用数字图像处理技术中的图像几何运算功 能,将造影剂注入前后的数字化X线图像进行相 减操作,获得两帧图像的差异部分——被造影剂 充盈的血管影像.
最新8第8章 医学图像重建与可视化讲学课件
角膜屈光手术后眼压测量的研究进展
角膜屈光手术主要分为表层切削术和板层切削术 前者以准分子激光上皮下角膜磨镶术(1aser—assisted subepithelial keratectomy，LASEK)为主 后者以准分子激光角膜前弹力层下磨镶术(sub—Bowman’S keratomileusis， SBK)、飞秒激光辅助的准分子激光角膜原位磨镶术(femtosecond laser assisted laser in situ keratomileusis，FS，LASIK)为主 此外还有全飞秒激光角膜屈光术，即屈光性透镜取出术(refractive lenticule extraction，ReLEx)。 角膜生物力学特性显示，不同角膜屈光手术方式对角膜生物力学特性和眼压均产 生不同影响”“。
结束。故名Marching Cubes。
30
❖ 如果一个顶点的灰度值大于阈值，则将它标记为黑 色（marked），而小于阈值的顶点不标记 （unmarked）。在marked和unmarked之间必然存 在等值点，连接这些等值点就可以形成等值面。
31
每个立方体有8个顶点，根据这8个顶点与灰度阈值的关系一共 有28＝256种构型。将一些具对称性和互补性的构型合并，可 以得到15种基本构型。
上作线性内插。如图，下面推导待求像素灰度值的计算式。
46
对于(i，j+v)有 f(i，j+v)=[f(i，j+1)-f(i，j)]v + f(i，j)
对于(i+1，j+v)有
f(i+1，j+v)=[f(i+1，j+1) - f(i+1，j)]v+f(i+1，j)
医学图像三维可视化技术的研究与实现
哈尔滨工程大学硕士学位论文医学图像三维可视化技术的研究与实现姓名：***申请学位级别：硕士专业：通信与信息系统指导教师：***20070101ｊ喻尔浸Ｉ拌人学硕十’≯１Ｆ沦足位置，不进行配准就会匝建出歪曲甚争是错误的白ｉ织器官的模剧。
本文所抉得的ＣＴ图像原始数据是从ＣＴ机直接得到的ＣＴ图像文件，１２－Ｍ隔是Ｏ．６ｍｍ，减少了将纸片图像或胶片图像转换后输入计算机所带来的噪声，另外此Ｃ＇ｌ’机采用扇形束卷积反投影法决定了所获得的序列图像是配玳了的，川此减少了图像之『日Ｊ相互配准这…步骤。
２．４图像平滑与滤波对于受噪声干扰的图像，可用图像平滑的办法来滤除噪声。
陶像’ｒ滑处理方法有空域法和频域法两大类，由于图像信息多集中存低频部分．故用低通滤波可以去掉很多嗓卢，而保留大部分其它信息不受影响，口ｌ魁低通滤波却会使图像的边缘细节变得模糊不清，使图像细节受到损火，而『｛】，笥迎滤波器虽然会使图像的边界得到加强，但图像的细节在频域反映为帛频分带，与噪声的高频混淆。
因此如何既保持图像细：符又能滤除随机噪声呢？中值滤波便是这样一种合适的增强方法。
本文采用空域滤波中的中值滤波。
中值滤波的基本思想是朋一个窗旧Ｗ扫俐像．｝二｝二｜ｊ估，把落入伢Ｉ１内的劁像象索按狄度降（升）序排列起来，然后取其ｑ－ｆ，Ｊ灰度值代符窗ｆｌ巾心级豢的灰度，便完成了中值滤波。
爿ｊ公式表示即ｇ（ｍ，ｎ）＝Ｍｅｄｉａｎ｛．／（月ｆ一＾，疗一，），（ｔ，，）∈Ｗ｝（２－１）通常窗Ｕ内的象素为奇数，以便有个中间象素。
若窗ｌ＿ｌ缘素为偶数时，则中值取中间两象素灰度的平均值。
一中值滤波是一种基于排序统计理论的抑制噪声的非线性信号处胖技术，其突出的优点是在除去图像中的孤立点、线噪声的同时，很好地保护了削像的边缘信息，适用于一些线性滤波器无法胃！ｉ＝任的场合。
在ＭＡＴＬＡＢ中使，Ｈｍｅｄｆｉｌｔ０函数实现中值滤波１７１。
图２．１是用原始图像、中值滤波和邻域滤波效果比较，很州砬一１·值缸ｇ波比邻域滤波效果要好得多。
血管的三维重建_图文资料
作者：张雄、李宁娟、贾雪娟血管的三维重建摘要随着现代医学的发展，科学对人类病例的研究不再局限在表面现象，在实际研究中利用断面可了解生物组织、器官等的的横截面形态和结构.从而可大大提高人类对某些疾病的预防和治疗.针对这一问题，本文由血管的张连续的平行切片图象计算血管的中轴线与半径，并绘制血管在三个坐标平面上的投影来探讨血管的三维重建.由于血管的表面是由球心沿着某一曲线（即中轴线）的球滚动而成，由此我们得出结论:每个切片一定包含滚动球的大圆，并且他一定为切片的最大内切圆，而最大圆对应的半径即为血管的半径，所以求血管半径就转化为求每一个切片内部的点到切片外部轮廓线的所有最短距离中的最大值即为血管半径.本文从张切片图中随机抽取张切片图，运用MATLAB软件，得到其最大内切圆的圆心及半径，求取平均值，再用圆心拟合求出中轴线.最后根据中轴线求出它在、、平面的投影图.关键字MATLAB软件中轴线半径平均法一、问题重述断面可用于了解生物组织，器官等的形态.例如，将样本染色后切成厚约的切片，在显微镜下观察该横断面的组织形态结构.如果用切片机连续不断地将样本切成数十、成百的平行切片，可依次逐片观察.根据拍照并采样得到的平行切片数字图像，运用计算机可重建组织、器官等准确的三位形态.假设某些血管可视为一类特殊的管道，该管道的表面是由球心沿着某一曲线的球滚动包络而成.现有某管道的相继张平行切片图像，记录了管道与切片的交.图像文件名依次为、、…，格式均为，宽，高均为个象素.为简化起见，假设：管道中轴线与每张切片有且只有一个交点;球半径固定；切片间距以及图像象素的尺寸均为.试计算管道的中轴线与半径，给出具体的算法，并绘制中轴线在、、平面的投影图.二、模型假设1.假设管道中轴线与每张切片有且只有一个交点；2.假设球半径固定；3.假设切片间距以及图像象素的尺寸均为；4.假设血管无严重扭曲；5.假设切片拍摄不存在误差，数据误差仅与切片数字图像的分辨率有关.三、符号说明内点的X轴坐标内点的y轴坐标切片轮廓线上的点的X轴坐标切片轮廓线上的点的y轴坐标坐标为的内点到轮廓线的距离第张切片图的最大内切圆半径四、模型分析对于这个血管的三维重建模型，由于血管的表面是由球心沿着某一曲线（即中轴线）的球滚动而成，我们对此得出结论: 若切片与中轴线有交点，且管道的法向横断面是圆，则该切片必含有半径与球体相同的最大圆，即为切片的最大内切圆，而最大圆对应的半径即为血管的半径，圆心则在交点处.所以求血管半径就转化为求每一个切片内部的点到切片外部轮廓线的最大半径.利用计算机，运用MATLAB软件，搜索出张切片图的最大内切圆的半径，并找到每张切片中轴线与切片交点的坐标，记为中轴线坐标，即圆心坐标.利用这些坐标，求出血管的中轴线.在根据中轴线求出它在、、平面的投影图.五、模型的建立与求解（1）半径和圆心的求取（见附录1）a:运用MATLAB软件将每张切片的文件转化为矩阵，代表黑色，代表白色.同时将切片的轮廓线也存为矩阵.b: 在张图片中随机抽取了张切片的图片（、…），做出它们的轮廓线，找出每个内点距离轮廓线的最小距离，即为以这个内点为圆心的最小内切圆的半径；在以内点为圆心的最小内切圆中找出距离最大的那个内切圆，即为这幅图的最大内切圆，该内点的坐标即为圆心的坐标，该距离即为最大内切圆的半径（见表一）.表一切片号最大内切圆的半径最大内切圆的圆心坐标X轴Y轴Z轴029.0689962570 929.5367962599 1929.96729626819 2929.61429829029 3929.9362115338394929.687314637749 5929.852********* 6930.013426842369 7929.730236139679 8929.697439636989 9930.000044625799c:用算数平均法求取半径.即（2）求解拟合曲线的方程及平面投影图通过表的数据, 运用MATLAB软件先进行次线性拟合得面的投影图，再进行次线性拟合得及面的投影图和中轴线的空间分布图及拟合方程.图依次如下：（附录2和3）中轴线在面的拟合方程：+-中轴线在面的拟合方程：++中轴线在面的拟合方程：+六、模型评价及改进模型评价由于解决三维血管重组这问题问题十分繁杂，文中没有数据，故而在处理数据时应用了MATLAB等数学处理软件对图片进行处理得出大量数据并采用算数平均法进行了科学精确地处理，保证了数据整合以及结果计算的精准度；本文选取的数据较少，使得结果存在一定的误差,同时采用动态地逼近最大内切圆半径的求解过程，其计算量庞大.模型改进本文针对三维血管重组问题分别找出血管的中心轴、半径以及在、、、的投影和的空间图形建立模型，对于这类模型可推广到其他更广范围.可运用于研究人体的其他器官的形态结构，为人类的医学作出大量的贡献.七、参考文献【1】赵静、但琦，数学建模与数学实验（第二版），北京：高等教育出版社【2】朱道远，数学案例精选，北京：科学出版社，2003.【3】薛定宇陈阳泉，高等应用数学问题的MATLAB求解，北京清华大学出版社八、附录1、找出半径及圆心坐标p=ones(512,512;p2=ones(512,512;s=sprintf('d:\\99.bmp';%'*'是我们所选的第*张图p(:,:=imread(s;p2(:,:=edge(p(:,:;imshow(p2(:,:;ff=555*ones(512,512;%”555“这个数必须大于实际半径for i=1:512for j=1:512if p (i,j==0for m=1:512for n=1:512if p2(m,n==1t1=sqrt((i-m*(i-m+(j-n*(j-n; if ff(i,j>t1ff(i,j=t1;endendendendendendendfor i=1:512for j=1:512if ff(i,j==555 %这个数与上面的一致ff(i,j=0;%这个数应该小于等于0endendendr=max(max(ff(:,:;for j=1:512for i=1:512if r-ff(i,j<0.1%'0.1'是确定它的误差c1=i;c2=j;endendendrc1 %'c1'是空间中x轴的坐标c2 %'c2'是空间中y轴的坐标2、中轴线在、、平面的投影图z=[0,9,19,29,39,49,59,69,79,89,99];c1=[96,96,96,96,115,146,202,268,361,396,446];c2=[257,259,268,290,338,377,411,423,396,369,257];A=polyfit(z,c1,4B=polyfit(z,c2,6;C=polyfit(c1,c2,6;x=polyval(A,z;y=polyval(B,z;figure(1plot(x,ytitle('血管的中轴线在xoy面的投影'xlabel('x'ylabel('y'grid onprint(1,'-djpeg','e:\xoy.jpeg';figure(2plot(x,ztitle('血管的中轴线在xoz面的投影'xlabel('x'ylabel('z'grid onprint(2,'-djpeg','e:\zox.jpeg';figure(3plot(y,z3、拟合方程A=polyfit(z,c1,4%（中轴线在面的拟合方程）B=polyfit(z,c2,6%（中轴线在面的拟合方程）C=polyfit(c1,c2,6%( 中轴线在面的拟合方程。
医学图像的三维可视化PPT课件
医学图像的三维可视化
MATLAB6.5 • MATLAB6.5的图像处理工具箱实现了断层图像的
三维表面重建及体重建，原理简单，编程实现方 便。 • 在对头部CT图片进行的三维表面重建及体重建实 验中，重建速度快，显示效果良好，便于各类非 计算机专业人士推广应用。
医学图像的三维可视化
医学图像的三维可视化
基本的三维可视化技术
• 面绘制（Surface Rendering）技术 • 体绘制（Volume Rendering）技术 • 此外，多平面显示和曲面显示属于将三维体视数
据进行再切面，并将二维切面影像显示出来的技 术形式，因此也称二维重建或图像重排。
医学图像的三维可视化
面绘制
医学图像的三维可视化
医学图像的三维可视化
三维可视化的意义
• 多排螺旋CT等的应用使的使用三维形式显示组织 和器官变得可行且必要。
• 图像三维显示技术可以更好的显示数据和诊断信 息，为医生提供逼真的显示手段和定量分析工具。
• 三维显示还可以避免医生陷入二维图像的数据“海 洋”，防止过多浏览断层图像而造成漏诊率上升。
（等值面）与立方体空间关系的具体拓扑状态（构型）； • 根据构型，通过线性插值确定等值面与立方体相交的三角
片顶点坐标，得到轮廓的具体位置；
医学图像的三维可视化
体绘制
• 直接由三维数据场产生屏幕上的二维图象，称为 体绘制算法。这种方法能产生三维数据场的整体 图象，包括每一个细节，并具有图象质量高、便 于并行处理等优点。体绘制不同于面绘制，它不 需要中间几何图元，而是以体素为基本单位，直 接显示图像。
• 三维重建技术的实现方法包括两种： • 一种是通过几何单元拼接拟合物体表面来描述物
医学图像的处理及三维重建 PPT课件
伦琴发现X射线
医学图像的分类
根据成像设备是对组织结构成像还是对组 织功能成像，将医学图像分成两类，即医 学结构图像和医学功能图像。 医学结构图像：X线图像、CT图像、MRI 图像、B超图像等 医学功能图像：PET图像，SPECT图像、 功能磁共振图像（fMRI）等
CT成像设备
CT图像
MRI成像设备
PET图像
医学图像处理的研究内容
医学图像处理的主要研究内容有：图像 增强、图像复原、图像分割、图像重建、 图像的配准与融合等。
三维重建（3D reconstruction）
三维重建的定义 ●三维重建的研究意义 ●三维重建的方法 ●颅脑的三维重建
三维重建的定义
医学图像三维重建是研究由各种医学成像 设备获取的二维图像断层序列构建组织或 器官的三维几何模型，并在计算机屏幕上
表面曲面表示法经典的算法： 立方块法(Cuberille)， 移动立方体法(Marching Cubes)， 剖分立方体法(Dividing Cubes)等
面绘制示例
面绘制步骤
重建数据的采集 边界轮廓曲线表面绘制 设置图像的颜色及阴影效果 设置图像光照效果 设置图像的显示效果
面绘制显示
医学图像的处理及 三维重建
Processing of medical images and 3D reconstruction
பைடு நூலகம்
医学图像处理
（Processing of medical images ）
医学影像技术的发展
● 医学图像处理的目的
● 医学图像处理的研究内 容
精品资料
• 你怎么称呼老师？
面绘制的方法
边界轮廓线表示法：首先通过分割对二维断 层图像提取轮廓线，然后把各层对应的轮廓 线拼接在一起表示感兴趣物体的表面边界。
《医学图像重建》课件
04
医学图像重建面临的挑战 与解决方案
数据获取与处理
数据来源多样性
医学图像数据来源广泛，包括CT、MRI、X光等设备产生的图像，每种设备产生的图像 特点不同，需要针对不同设备进行数据预处理和格式转换。
数据质量不均
由于设备性能、操作人员技能等因素，医学图像数据的质量存在差异，需要进行数据清 洗和增强，以提高重建精度。
05
医学图像重建的未来展望
人工智能与医学图像重建的结合
人工智能技术，如深度学习，已被广 泛应用于医学图像重建中，通过训练 深度学习模型，可以从原始医学图像 中提取特征并进行重建。
人工智能与医学图像重建的结合将进 一步提高重建精度和效率，为医生提 供更准确、更直观的医学影像信息， 有助于疾病的诊断和治疗。
VS
详细描述
基于深度学习的方法是一种新兴的图像重 建技术，通过利用深度学习算法对图像进 行自动学习和特征提取，从而得到重建的 图像。常见的深度学习算法包括卷积神经 网络（CNN）、生成对抗网络（GAN） 等。该方法在处理复杂的图像重建问题时 具有较高的准确性和鲁棒性。
03
医学图像重建的应用
医学影像诊断
多模态医学图像重建
多模态医学图像重建是指将不同模态 的医学图像进行融合，以获得更全面 、更准确的重建结果。
随着医学影像技术的发展，多模态医 学图像重建将成为未来研究的热点， 为医生提供更丰富的疾病信息，提高 诊断的准确性和可靠性。
医学图像重建在临床实践中的应用前景
医学图像重建技术在临床实践中具有广泛的应用前景，如放射影像、核磁共振、 超声成像等。
降低医疗成本
通过减少重复检查和缩短诊断时间，医学图像重建可以降低医疗成 本，减轻患者经济负担。
《医学图形图像处理》读书笔记模板
3.1医学数字图像的 数学表示
3.2医学图像信息的 采集
3.3医学图像的量化 技术
3.4 Photoshop简 介
小结 3
3.5 MATLAB简介
习题 3
3.1医学数字图像的数学表示
3.1.1图像的函数表示 3.1.2反射形成图像模型的数学结构 3.1.3医学数字图像的统计表示 3.1.4数字图像的表示形式
11.3远程医学诊断
11.3.1远程医疗发展状况 11.3.2基于Internet的远程医学诊断 11.3.3远程医学诊断的模式 11.3.4基于Internet的医学远程诊断系统的实现技术 11.3.5基于Internet的医学远程诊断系统的应用实例
11.4医学虚拟现实
11.4.1虚拟现实技术 11.4.2输入处理技术 11.4.3显示与呈现技术 11.4.4数字虚拟人体和人体器官 11.4.5医学虚拟现实的应用
7.10医学图像参数测量
7.10.1图像参数测量的步骤 7.10.2图像面积测量 7.10.3区域边界周长测量
1
8.1医学图像 配准的概述
2
8.2图像配准 的数学模型
3
8.3基于特征 点的配准方法
4
8.4基于表面 的配准方法
5
8.5基于像素 的配准方法
8.6医学图像配准的 评估
8.7医学图像融合技 术简介
4.5医学显微成像
4.5.1相衬显微镜 4.5.2激光扫描共聚焦显微镜 4.5.3电子显微镜 4.5.4隧道扫描显微镜原理 4.5.5医学图像成像技术展望
1
5.1医学图像 处理技术